【乾物】ANSYS による積層造形における変形補正

ANSYS exaSIM™ は、レーザー粉末溶融の複雑な物理現象を深く理解できる金属積層造形 (AM) シミュレーションツールファミリです。 exaSIM は、残留応力、歪み、および構築障害に対する実用的なソリューションを生成し、ユーザーが試行錯誤のテストと応力緩和熱処理を最小限に抑えながら、部品の許容誤差を達成し、構築障害を回避できるようにします。 STL ファイルは、部品製造プロセス中に発生する変形を補正するために自動的に変形できます。

このケーススタディでは、exaSIM 変形補正機能を使用して、製造プロセス中に予測される歪みに応じてコンポーネントの STL ファイルを逆変形する方法を示します。補正された STL ファイルを使用して部品を製造すると、ビルドプロセス中に部品が徐々に正しい形状に変形します。

正確なパスベースのクリティカルパスタイミング<br /> レーザーを使用して金属粉末を溶かすと、溶融と冷却の過程で各箇所に収縮ひずみが蓄積されます。これらの歪みにより応力が生じ、コンポーネントが意図した形状から変形する可能性があります。変形の大きさは、形状、プロセスパラメータ、および材料によって異なります。 exaSIM は、層ごとのひずみの蓄積を使用して建設プロセスをシミュレートし、変形を予測できます。この情報を使用して、特定のジオメトリとサポート構造がコンポーネントの最終的な形状にどのように影響するかを評価できます。

自転車のシートチューブの例
GRM Consulting と BCIT は、トポロジーが最適化された自転車コンポーネントを提供します。
Renishaw は、AM250 システムでコバルトクロム合金を使用して部品を製造しました。シミュレーションでは、ショックマウントは基板から取り外された後に大きく変形することが示されています。 exaSIM の予測機能と変形補正ツールをテストするために、2 つの部分 (1 つは補正あり、もう 1 つは補正なし) が構築されました。

シミュレーションとビルドの詳細<br /> 研究者らは、exaSIM Advanced および Ultimate の異方性スキャンモードひずみ機能を使用して変形を予測しました。構築パラメータとシミュレーションの仮定を次の表に示します。最初のシミュレーションを実行するときに、マシン/材料/プロセスパラメータの組み合わせに適切なひずみスケーリング係数 (SSF) を決定します。変形補正機能の精度をテストするために、較正されたひずみスケール係数を使用してシミュレーションを 2 回目に実行しました。

シミュレーション調整<br /> SSF を調整するには、図 2 の補償されていないコンポーネントを図 3 の最初のシミュレーション結果と比較します。パーツとシミュレーション間で、すべての円の最適な直径と中心の位置を比較します。研究者らは、シミュレーション結果とベースプレート上に構築された部品との絶対差の合計を最小化するスケーリング係数を見つけ、SSF 値が 2.34 であると決定しました。 2 回目のシミュレーションでは、研究者は、ベースプレートから取り外した後の変形をより正確に予測するために、塑性変形 (J2) を選択しました。このジオメトリの場合、変形補正係数 (DCF) が 1 のとき、切り捨てられたジオメトリはターゲット形状に非常に近くなります。 exaSIM (DCF 1) によって作成された STL ファイルは、最終ビルドの入力ジオメトリとして使用されました。

結果<br /> 図 3 に示すように、切り捨て後の最初のシミュレーション結果では、ショックマウント (外側の円) で最も大きな変形が予測されます。 exaSIM は、DCF を 1 にするとこの変形を修正できると予測しています。図 4 に示すように、これらの予測は非常に正確です。変形補正ファイルから取得されたジオメトリでは、ショックマウントは変形せずに構築されますが、初期ジオメトリを入力として使用してパーツを構築すると、ショックマウントは予想されるジオメトリから大幅に変形します。これらの結果は、熱処理を必要とせずに基板から取り外した後に変形補正を使用することで、正確なコンポーネントを実現できることを示しています。

結論このケーススタディでは、exaSIM の変形補正ツールの利点を説明します。レーザー粉末融合積層造形により、設計者や AM マシンのオペレーターは、ビルドプレートから部品を取り外す前に高価な熱処理や応力緩和処理を必要とせずに、完璧な部品を作成できます。このケーススタディで説明したプロセスに従うことで、exaSIM ユーザーは、機械/材料/プロセスパラメータの特定の組み合わせに対して SSF を調整し、追加の試行錯誤テストを必要とせずに部品の変形への影響を正確に予測できるため、時間とコストを節約できます。

出典: CAE アカデミーオブテクノロジー

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